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基于 RabbitMQ Saga 模式的分布式事务实现与 Datadog 可观测性注入 基于 RabbitMQ Saga 模式的分布式事务实现与 Datadog 可观测性注入
一个典型的微服务下单流程，涉及订单、支付、库存三个独立服务。当用户支付成功后，库存服务却因为网络抖动扣减失败。此时，订单状态已更新，用户款项已扣除，但商品库存未变。数据出现了不一致，而追踪这个跨越多个服务的失败链条，定位根因，成了一场噩梦。
2023-10-27 分布式架构
RabbitMQ Datadog 分布式事务 Saga OpenTelemetry
打通同步与异步边界 构建基于Sentry、Jaeger、PubSub与SQL Server的统一可观测性管道 打通同步与异步边界 构建基于Sentry、Jaeger、PubSub与SQL Server的统一可观测性管道
系统监控的复杂性往往不在于单个组件，而在于组件之间的“缝隙”。一个请求进入API，写入SQL Server，然后发布一条消息到Google Cloud Pub/Sub，由另一个后台服务消费。当消费者服务抛出一个异常时，我们在Sentry里看
2023-10-27 可观测性
Google Cloud Pub/Sub OpenTelemetry Sentry Jaeger SQL Server
构建基于Rust与OpenCV的边缘防火墙并通过Consul与Lambda实现动态威胁响应 构建基于Rust与OpenCV的边缘防火墙并通过Consul与Lambda实现动态威胁响应
技术痛点：视觉载荷中的隐形威胁传统的网络防火墙在L3/L4层工作得很好，甚至一些L7应用层防火墙也能深度解析HTTP、SQL等协议，但它们普遍存在一个盲区：对非结构化的二进制载荷，特别是图像、视频等视觉数据内部所隐藏的威胁束手无策。一个典型
2023-10-27 后端架构
AWS Lambda 防火墙 Rust OpenCV Consul
构建基于动态配置与E2E测试的数据库分片架构金丝雀发布系统 构建基于动态配置与E2E测试的数据库分片架构金丝雀发布系统
在处理带有状态的应用，尤其是那些后端依赖于数据库分片架构的应用时，执行金丝雀发布是一项高风险任务。简单的流量切分方案在无状态服务上或许可行，但一旦涉及数据库 schema 的变更，它就变得脆弱不堪，极易引发生产事故。问题的核心在于，新旧版本
2023-10-27 架构设计
ActiveMQ 数据库分片 Cypress 配置中心 Nuxt.js
Docker Swarm 与 Envoy Proxy 构建高基数时序数据移动端采集架构的权衡与实现 Docker Swarm 与 Envoy Proxy 构建高基数时序数据移动端采集架构的权衡与实现
我们的技术挑战明确且棘手：需要为数百万活跃的iOS设备构建一个高吞吐、低延迟的时序数据采集后端。这些数据具备典型的高基数（High Cardinality）特征——每个设备ID都是一个独立的标签维度。同时，团队规模决定了我们必须寻求运维复杂
2023-10-27 后端架构
Envoy Proxy 时序 iOS 开发 Docker Swarm ORM
采用服务网格实现 Phoenix 与 Ray 分布式计算集群的异构集成 采用服务网格实现 Phoenix 与 Ray 分布式计算集群的异构集成
一个生产系统的技术栈选型，很少是纯粹的理想主义产物，它往往是多方权衡与妥协的结果。我们面临的挑战是构建一个高性能的数据处理管道：前端需要一个能稳定承载海量、长连接的网关，用于接收来自边缘设备的实时数据流；后端则需要一个能够利用 Python
2023-10-27 分布式架构
SQLite 服务网格 Sanic Phoenix Consul Connect Ray 异构系统
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